最短路径求解 [如果看到此博客还没有网络数据集的,请参考第一章的内容,点击我,看目录] 最短路径,是什么最短?时间最短?距离最短?什么距离?路程距离? 考虑到拥堵问题,限速问题,换乘问题,在现实的最短路径远远比计算机中的最短路径要复杂,因为要考虑的因素太多了. 这些因素就叫作最短路径求解过程中的"阻抗",和电阻阻碍电流类似. 最短路径是后面几个分析类型的基础,只有求得了最短路径,才知道能覆盖多大地方(服务区).事故点与最近设施的路径怎么走(最近设施)等. 在上一章,就已经有了最简单的路

frogger POJ-2253 这题的代码特别像prim求解最小生成树的代码,其实两者本来也很像. 这里的d数组不再维护的起点到该点的最短距离了,而是路径中的最长距离. #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<string> #include<vector> #include<cmath> usi

原文:ArcGIS网络分析之Silverlight客户端路径分析(三) 首先贴上最终的效果图: a.路径查询 2.最近设施点查询 3.服务区分析 说明: 1.以上的示例使用的数据是随意在ArcMap中创建的数据,也就是之前博文新建的数据,这里的单位和比例尺并不是实际的单位和比例尺.所以和底图的显示不一致,这里的底图只是为了增加显示的效果. 2.以上所以的实现基于之前的两篇关于网络分析的博文,在此推荐看一看. 3.以上示例的具体细节将会分别为大家讲解,欢迎大家相互交流,批评指正. 一.路径分析服务

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

前阵子对ArcGIS API For JavaScript的网络分析有兴趣,但是不知道其数据是如何获取的. 查阅API知道,AJS的网络分析只有三个功能:最短路径(RouteTask).最近设施点(ClosestFacilityTask)和服务区(ServiceAreaTask). 而这三个分析类依赖的是ArcGIS Server上的NAServer(网络分析服务),于是 如何发布NAServer,就成了我近期的研究事宜,所幸的是,这方面的资料非常丰富. 需要注意的是: NAServer依赖于M

摘要: 使用栈的数据结构及相应的回溯算法实现迷宫创建及求解,带点JavaGUI 的基础知识. 难度: 中级 迷宫问题是栈的典型应用,栈通常也与回溯算法连用. 回溯算法的基本描述是: (1)  选择一个起始点: (2)  如果已达目的地, 则跳转到 (4): 如果没有到达目的地, 则跳转到 (3) ; (3)  求出当前的可选项: a.  若有多个可选项,则通过某种策略选择一个选项,行进到下一个位置,然后跳转到 (2); b.  若行进到某一个位置发现没有选项时,就回退到上一个位置,然后回退到 (

原文AE中网络分析的实现 的各个类之间的关系 1.     创建网络数据集 在ArcCatalog中勾选网络分析模块,新建个人地理信息数据库—>新建要素数据集—>批量导入要素—>创建网络数据集. 在网络的属性中,可以添加成本.等级和限制等属性.成本用于累积计算最短路径(一般为距离和时间):等级用于道路等级的划分(使用等级执行网络分析时,将应用启发式算法,该算法在选择道路时倾向于更高级别的等级):可以针对特定元素标识约束条件,这样在分析过程中,不可遍历限制元素. 2.     AE中的网络

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq

A*在游戏设计中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚 A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说 法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目标状态寻找这个路径的 过程.通俗点说,就是在解一个问题时,找到一条解题的过程可以从 求解的开始到问题的结果(好象并不通俗哦).由于求解问题的过程 中分枝有很多,主要是求解过程中求 解条件的不确定性,不完备性

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

第一部分:A*算法简介    写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里 抛砖引玉,希望大家都来热心的参与.     还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表.     A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法: 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从 初始状态到目

摘要:在迷宫问题求解之"穷举+回溯"(一)这篇文章中采用"穷举+回溯"的思想,虽然能从迷宫的入口到出口找出一条简单路径,但是找出来的不是最优路径.因此本文采用A*搜索算法,求解迷宫问题的最优路径. 1 A*搜索算法简介 A*搜索算法是一种启发式搜索算法.所谓启发式搜索算法,就是在盲目搜索算法中加入一个启发函数,在当前节点搜索完毕后,通过这个启发函数来进行计算,选择代价最少的节点作为下一步搜索的节点.通过这样的方式就能够找到最优解. DFS,BFS这两种搜索方式都属于

转载1:A*算法入门 http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计

写这篇文章的初衷是应一个网友的要求,当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少,我在这里抛砖引玉,希望大家都来热心的参与. 还是说正题,我先拿A*算法开刀,是因为A*在游戏中有它很典型的用法,是人工智能在游戏中的代表. A*算法在人工智能中是一种典型的启发式搜索算法,为了说清楚A*算法,我看还是先说说何谓启发式算法. 一.何谓启发式搜索算法 在说它之前先提提状态空间搜索.状态空间搜索,如果按专业点的说法就是将问题求解过程表现为从初始状态到目标状态寻找这个路径的过程.通俗点说,就是在解一个问题

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1085 囧啊囧,看了题解后写了个程序,但是样例总过不了T+T,调试了不下于1个小时,肉眼对拍看了根本看不出orz.原来y打成了x.................. 这种错误赛场上犯就离滚粗不远了. 这题是用启发式搜索中的A*做,嗯.我蒟蒻当然不会A*,特地去了解了下..2篇博文有介绍(初识A*算法)(深入A*算法) 估价函数f(i)=g(i)+h(i).g是已知代价,h是估计代价. 本题因为只有一

一.扩展问题分类: ★ the capacitated vehicle routing problem (CVRP) , 即classical VRP ★ the vehicle routing problem with time windows (VRPTW) , 带时间窗    - VRPHTW 硬时间窗   |   VRPSTW 软时间窗   |   VRPTD(VRP with Time Deadlines)带顾客最迟服务时间 ★ (VRPSD) the Vehicle Routing

{- 2017.02.21 <Haskell趣学指南 -- Learning You a Haskell for Great Good!> [官网](http://learnyouahaskell.com) > ghc xxx.hs # 编译文件 > ghci # 进入Haskell解释器 ghci> :l test.hs --载入test.hs文件 ghci> :r --重新载入文件 -} -- ch01 Introduction doubleMe x = x + x

前阵子对ArcGIS API For JavaScript的网络分析有兴趣,但是不知道其数据是如何获取的. 查阅API知道,AJS的网络分析只有三个功能:最短路径(RouteTask).最近设施点(ClosestFacilityTask)和服务区(ServiceAreaTask). 而这三个分析类依赖的是ArcGIS Server上的NAServer(网络分析服务),于是 如何发布NAServer,就成了我近期的研究事宜,所幸的是,这方面的资料非常丰富. 需要注意的是: NAServer依赖于M

问题描述 插头dp用于解决一类可基于图连通性递推的问题.用插头来表示轮廓线上的连通性,然后根据连通性与下一位结合讨论进行转移. 表示连通性的方法 与字符串循环最小表示不同,这种方法用于给轮廓线上的联通情况确定一个唯一对应的标号序列,做法是从左至右轮廓线扫描,每扫描到一个未标号的位置就新建一个标号,并将轮廓线以后与这一位联通的位置都标上此号,不被包含的点标号为0.举例本质相同的连通性\((3,3,2,1,3)\)和\((2,2,3,1,2)\)都会被标记为\(1,1,2,3,1\). 用于解决路径

传送门 题解: 树链剖分快速求解任意两点间的路径的权值和: 然后,二分答案: 此题的难点是如何快速求解重合路径? 差分数组可以否??? 在此之前先介绍一下相关变量: int fa[maxn]; int siz[maxn];//siz[i]:i子树的节点个数 int dep[maxn];//dep[i]:节点i在树中的深度 int son[maxn];//son[i]:节点i的重儿子 int w[maxn];//w[i]:i节点与其父节点的权值 int tid[maxn];//tid[i]:节点i

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬